一种基于随机增强和声算法的系统多目标优化方法技术方案

本发明专利技术公开一种基于随机增强和声算法的系统多目标优化方法，该方法包括如下步骤：S1、确定待优化系统的数学模型；S2、确定待优化系统的多个优化目标；S3、基于随机增强和声算法对待优化系统进行多目标优化，本发明专利技术全局搜索能力强，且收敛速度良好，可有效的实现待优化系统的多目标优化。

【技术实现步骤摘要】
一种基于随机增强和声算法的系统多目标优化方法
本专利技术涉及智能优化
更具体地，涉及一种基于随机增强和声算法的系统多目标优化方法。
技术介绍
优化作为一个重要的科学分支，一直受到人们的广泛重视，它对多个学科产生了重大影响，并在诸多工程领域得到迅速推广和应用，已经成为不同领域中很多工作不可或缺的工具。优化算法基于某种思想和机制，通过一定的途径来得到满足用户要求的解。现在，求解线性规划、非线性规划以及随机规划、几何规划、整数规划等各种最优化问题的理论研究发展迅速，新方法不断出现，实际应用日益广泛。智能优化算法作为新兴的算法，一般是指利用自然界的生物系统与优化过程的某些相似性而逐步发展起来的优化算法，如遗传算法、粒子群算法、蚁群算法等。这些算法自身的搜索机制决定了算法的全局搜索能力和局部搜索能力，从而决定算法的优缺点。多目标优化问题搜索空间大、计算量大、算法搜索的随机性与搜索速度之间的矛盾，在很大程度上影响了算法性能。如何权衡算法的全局搜索能力与收敛速度，是多目标优化问题不得不面对的问题，但现有的大多数智能优化算法由于自身搜索机制的缺陷，再寻优的过程中要么全局搜索能力强，而收敛速度本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于随机增强和声算法的系统多目标优化方法，其特征在于，该方法包括如下步骤：确定待优化系统的数学模型；确定待优化系统的多个优化目标；基于随机增强和声算法对待优化系统进行多目标优化。

【技术特征摘要】
1.一种基于随机增强和声算法的系统多目标优化方法，其特征在于，该方法包括如下步骤：确定待优化系统的数学模型；确定待优化系统的多个优化目标；基于随机增强和声算法对待优化系统进行多目标优化。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述待优化系统的数学模型为所述待优化系统的适应度函数。3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述待优化系统包括源模块、运行控制模块和负荷模块。4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述待优化系统的多个优化目标包括经济性目标、可靠性目标和环保性目标。5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述经济性目标包括系统建设成本、维护成本、使用成本和维修成本。6.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述可靠性目标包括系统稳定性、系统故障率和系统抗扰性。7.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述环保性目标包括系统有害气体排放率、可再生率和可再生能源使用率。8.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述确定待优化系统的数学模型具体包括：确定和声记忆库的大小HMS、和声记忆考虑率HMCR、微调扰动偏好ξ、音调微调带宽bw、随机游走函数的步长因子λ以及搜索范围[LB,UB]；其中，UB和LB是搜索范围的上下限；在所述搜索范围[LB,UB]内随机生成HMS组解向量Xi，其中i＝1,2,…,HMS，并利用适应度计算法，生成每组解向量对应的适应度函数值f(Xi)。9.根据权利...

【专利技术属性】
技术研发人员：李鹏，李荣喜，曹源，王正超，洪良安，
申请(专利权)人：北京交通大学，
类型：发明
国别省市：北京,11